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github中TFFRCNN项目中需要用到的VGG网络的权值参数和训练好的fasterrcnn模型
总共有三个文件: demo_ video。Py 用于训练模型的视频检测; pr-curve.py 用于绘制 P-R 曲线 (方法 1) pascal_voc. py 用于绘制 P-R 曲线 (方法 2
CCCV2017发布遥感图像飞机数据集,用于评测飞机检测算法.针对该遥感图像数据集中的飞机朝向不确定、图像覆盖范围广、图像背景复杂度高,导致飞机检测难度大、检测算法准确率和算法泛化能力低等问题,提出了
R-CNN原理: R-CNN遵循传统目标检测的思路,同样采取提取框,对每个框提取特征,图像分类,非极大值抑制等四个步骤,只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。 对于原始
c#调用c++的faster_rcnn动态库，实现目标检测，由于文件太大缺少libcaffe.lib包可以自己编译caffe生成放在.\SDKTest\Test1\bin\x64\Release目录下
基于FasterRCNN的字幕文本检测方法，陈海鹏，宋晴，视频中的字幕往往具有极强的语义信息，能够有效地帮助人们对视频内容进行理解和分析。本文旨在利用深度学习技术对视频图像中的字
基于改进Faster R-CNN的钢轨探伤B型检测方法，王晓阳，刘峰，针对钢轨伤损检测时，由于伤损尺寸变化较大，背景复杂而导致特征提取难度大，小目标定位不准确，检测结果较差等问题。本文提出了
该extenal文件是在matlab，cuda8.0下编译产生的。网上大多是6.5，痛定思痛，自己编译了一个。windows版本。
Fast-rcnn(matlab) caffe file needed
解决mxnet框架下fasterrcnn中使用demo测试resnet网络时，出现框不准，漂移的问题，不想下载的话详见我的博客里面，有代码修改步骤。
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